El impacto creciente de los datos sintéticos en el campo de la inteligencia artificial

 

Fuente: Orange

Los datos sintéticos en el campo de la inteligencia artificial son datos artificiales generados mediante algoritmos y técnicas de IA, como el deep learning y modelos generativos, que imitan las propiedades estadísticas y patrones de los datos reales sin contener información personal o sensible123.

Estos datos se crean para suplir la escasez o inaccesibilidad de datos reales, especialmente en sectores donde la privacidad y la protección de datos son críticas, como la sanidad o las finanzas. Al conservar las correlaciones y distribuciones de los datos originales, los datos sintéticos permiten entrenar modelos de machine learning, realizar pruebas y desarrollar aplicaciones sin riesgos de privacidad ni problemas legales asociados al uso de datos reales136.

Además, las empresas tecnológicas están impulsando el uso de datos sintéticos para superar limitaciones como la agotamiento de datos públicos de alta calidad y para evitar demandas por infracción de derechos de autor, generando así conjuntos de entrenamiento más amplios y diversificados para sus sistemas de IA4.

En resumen, los datos sintéticos son una herramienta clave para:

• Entrenar modelos de IA con datos seguros y escalables

• Proteger la privacidad y cumplir regulaciones de datos

• Superar limitaciones de acceso a datos reales

• Evitar problemas legales relacionados con derechos de autor

• Facilitar pruebas y desarrollo en entornos controlados

Su generación se basa en modelos avanzados como redes generativas adversariales (GAN) y otros algoritmos que replican fielmente las características estadísticas de los datos reales sin reproducir registros específicos